深度特征相关论文
目的 为克服手腕X射线图像病灶区域排列复杂容易造成骨科医生漏诊误诊及诊断效率低的问题，提出一种更快速的基于区域的卷积神经网络......
期刊
随着我国人口老龄化问题的不断加重,多见于老年人的骨质疏松症逐渐成为我国面临的严重疾病。骨质疏松症是全身性的疾病,引发原因多......
核相关滤波算法跟踪速度快但精度低,在目标发生形变、模糊和快速运动等多种情况下会出现跟踪漂移或跟踪失败的问题,针对以上问题提......
随着深度神经网络的兴起,人脸识别技术得到了飞速发展,在智能门禁系统、火车站海关等身份验证系统中得到了广泛应用并获得了很高的......
多模态情感识别是指通过与人类情感表达相关的语音、视觉、文本等不同模态信息来识别人的情感状态。该研究在人机交互、人工智能、......
提出一种结合深度特征与美学特征的图像增强方法.首先，结合多种图像特征重构智能体评估网络，该网络通过拼接图像语义特征、图像色彩......
针对基于深度学习的多源数据融合地物分类方法存在的特征考虑不全面、多尺度结构不明显等问题,提出一种遥感影像与LiDAR点云多尺度......
随着遥感技术的发展,遥感影像的空间分辨率越来越高,传统的像素级遥感图像分类或面向对象的分类方法已无法满足当前分类需求。在高......
针对传统电梯故障检测依赖专家知识、易丢失传感器特征信息等问题，笔者提出一种深度自编码器模型，用于从原始传感器数据中自动提取深......
在当今移动互联网与大数据时代,人们可以轻松获取自然声学场景中录制的海量音频数据。如何有效分析与浏览这些音频数据,已成为自然......
显著性区域检测是近些年计算机视觉方向的研究热点,其目的是让计算机用算法模拟人类视觉注意机制,从图像/视频的大量数据中捕获人......
输电线弧垂的三维重建对及时发现输电线路潜在危险源和电网的安全稳定运行具有重要意义。为了保证重建的准确率，提出了一种基于三目......
针对无人机视频中存在目标密集、运动噪声强而导致跟踪性能显著下降的问题，提出了一种改进YOLOv3的车辆检测算法及一种基于深度度量......
针对交通监控视频场景下车牌检测性能较低的问题,提出一种车牌检测与跟踪框架.为进一步改善面向监控视频中的车牌检测,一种合理的......
人体行为识别是人工智能领域的一个研究热点,相对于视频、运动流等数据,人体骨骼数据具有简洁性和矢量计算的高效性.从基于传统机......
作为人类精神活动产物的艺术图像,其本身蕴含着丰富的情感语义信息,研究艺术图像的情感分类有助于艺术图像的鉴赏与保护,以图像为......
针对复杂场景如旋转变化、快速移动、尺度变化、遮挡等问题,提出了融合深度特征的通道可靠性目标跟踪算法.首先,提取方向梯度直方......
我国铁路的快速发展和广泛的覆盖范围为铁路运输效率及安全带来挑战。而影响铁路运输安全及效率的主要因素之一是在铁路限界内常发......
为满足矿井视频监控需求,针对现有图像融合算法获取的融合图像存在伪目标、模糊目标、晕光遮挡目标等问题,提出了一种基于多尺度和......
视觉目标跟踪是计算机视觉研究领域的重要课题,目前,视觉目标跟踪领域研究人员相继提出了一系列优秀的算法和框架,但鉴于目标跟踪......
目标跟踪是在视频初始帧中选定目标的前提下,在后续帧中检测到相同目标的任务。近些年来,使用深度学习的目标跟踪方法取得了较好的......
基于计算机视觉的视频目标跟踪是智能视频监控、人机智能交互以及机器人视觉导航等领域的核心和关键技术。近年来随着大数据分析技......
声纹认证作为最前沿的生物识别技术之一,因其具有远程认证的独特优势而拥有广泛应用前景。声纹认证技术的快速发展的同时,其所面临......
近年来,图像分类在卫星图像检测、医学图像处理、地貌图像识别、人脸识别、环境监测等方面的应用场景十分广阔。同时,图像分类算法......
视频图像已成为当今信息传播和呈现的主要载体,高分辨率图像以其具有更清晰的画质及更丰富的细节承载能力,为计算机视觉赋能产业高......
近年来,随着扫描技术的迅速发展,点云已经成为计算机视觉领域的研究热点,并逐渐发展为三维形状分析的主要研究对象。三维形状分析......
新生儿由于刚从母胎中脱离出来,其脑部极其容易受到伤害,而惊厥是最常见的新生儿脑功能异常。临床上,EEG信号是一种记录方便、记录......
视频目标分割是指将视频序列每一帧中感兴趣的目标区域从背景中分离出来。其中,无监督视频目标分割需要在未给定任何目标信息的前......
目标在跟踪过程中由于运动速度过快、跟踪精度不够、出现遮挡而经常会导致跟踪失败.针对这一问题,文中在目标跟踪算法KCF的框架下......
网箱养殖是海水养殖的重要类型之一,传统网箱养殖目标光谱特征受近岸植被、水体影响较大,易出现噪声问题.新型深海网箱养殖目标离......
磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）技术可以获取到反映人体器官组织多种信息的多模态医学图像,例如:T1加权、T2加权和FLAI......
文章对基于深度学习的亲属关系验证方法进行了深入研究,并针对由于人脸图像与其他自然图像存在较大的差异而导致的感受野较小的问......
目标跟踪技术作为计算机视觉的一个热门研究方向,已经广泛应用于智能安防、智慧交通、人机交互、军事等领域。然而当前的目标跟踪......
抠图（Matting）是指将静态图像或者视频图片序列中的前景对象精确提取出来的过程。如今抠图技术已是计算机视觉领域中的关键技术之一,......
提出了基于多特征稠密卷积神经网络的模型框架(DenseNet-SE)。与传统方法相比,DenseNet-SE采用数据驱动的方法,无需手工提取特征。......
采用近红外(NIR)波段高透的红(R)、绿(G)、蓝(B)滤光(即R NIR、G NIR、B NIR),是电子倍增CCD(EMCCD)实现真彩色成像且保持低照度下......
因频繁遮挡、尺度变化、边界效应等因素的影响,进行目标跟踪时,时常难以达到较好的预期效果。再有,采用传统特征提取策略也会影响......
为增强特定目标的分析效果,满足在线学习需求,指出深度特征表达与学习算法分析中存在的问题,分析了深度特征表达与学习的视觉跟踪......
传统的语音文档分类系统通常是基于语音识别系统所转录的文本实现的,识别错误会严重影响到这类系统的性能。尽管将语音和识别文本......
卷积神经网络因其对图像识别准确率高而在图像检索领域备受青睐,但处理大规模数据集时,基于卷积神经网络提取的深度特征维度高,容......
针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机......
针对传统的异常事件检测方法中手工提取的浅层特征无法统一表达不同场景的表观和运动信息问题,提出了一种基于卷积变分自编码器(Co......
针对目前交通模式识别以人工设计特征为主,特征设计主观性强、区分度不高的问题,依据深度学习理论,建立了基于卷积神经网络的特征......
目前主流的判别式目标跟踪模型大多使用灰度、颜色等手工特征,在目标快速移动或受到视频序列背景等因素干扰情况下,目标跟踪器可能......
